[첨단 헬로티]

제조업 측면에서 디지털 트윈은 처음 제품을 설계하고, 고객에게 주문을 받아서 인디비주얼 프로덕트를 만들고 납품하여 제대로 운용되도록 하는 모든 과정까지를 프로덕트 라이프사이클로 본다. 그리고 그 시작은 높은 단계의 기술 성숙을 기다리기보다는 풀고자 하는 문제에 맞춰서 일단 작은 데서부터 시작해야 한다. 지난 9월 3일 한국기술센터 국제회의실에서 열린 ‘디지털 트윈 활용 및 표준화 워크숍’에서 SAP코리아 디지털 트랜스포메이션부문 정대영 부문장이 디지털 트윈 제조의 생애주기 관리에 대해 강연한 내용을 정리했다. [편집자주]

▲ 디지털 트윈을 통한 제품 라이프사이클의 트렌드를 보면 제조업체에서

제품을 팔고 나면 그것으로 끝나는 게 아니라 서비스 전문업체나 고객사, 또는 제조업체가

고객 파트너와 함께 제품의 수명주기가 다할 때까지 관리하는 모습으로 바뀌어가고 있다.

디지털 트윈을 어떻게 바라볼 것인가. 일반적인 디지털 트윈의 정의는 이렇다. 우선 현실 공간의 피지컬 프로덕트와 에셋이 있을 것이고, 이것을 사이버 공간상에서 표현하는 버추얼 프로덕트와 에셋이 있다. 그리고 이 2가지를 연결하는 IoT, 빅데이터, 엣지 컴퓨팅, 머신러닝, 예지분석 등 신기술의 등장 및 확산에 따라 디지털 트윈은 비즈니스 개선과 새로운 가치 창출의 가능성을 열어준다.

SAP에서 정의하는 디지털 트윈이란

SAP에서 정의하는 디지털 트윈은 피지컬 오브젝트의 라이브 디지털 리프리젠테이션(Live Digital Representation)이다. 과거에는 리프리젠테이션이라고 얘기했지만, 표현 안에 담겨진 의미들을 여러 가지로 생각해볼 수 있다. 디지털 트윈은 피지컬 오브젝트 하나하나에 매핑된다. 또한, 피지컬 오브젝트 하나하나에 해당되는 콤포넌트들과도 관계를 가지며, 소프트웨어 모델이기도 하다. 여기서 말한 소프트웨어 모델은 메타 데이터, 오브젝트에 대한 마스터 데이터, 동적인 상태 또는 조건에 대한 데이터, 시계열 데이터를 포함한다.

그 외에도 정교한 모델은 시각화 표현뿐만 아니라 알고리즘, 이벤트 처리, 머신러닝, 시뮬레이션 등이 들어갈 수 있다. 그리고 이 데이터 모델은 클라우드 또는 엣지상에 위치하며, 양쪽에 분산될 수도 있다.

또한, 피지컬 오브젝트에 실시간 또는 거의 실시간으로 연결되어 있으며 피지컬 오브젝트의 상태 변화에 따라 동적으로 변화한다. 그리고 피지컬 오브젝트로부터 사건을 포착하고 경고할 수 있다. 뿐만 아니라 변화는 계산, 시뮬레이션 또는 학습되며, 본인의 정보를 주변과 공유할 수 있도록 API를 제공한다.

사실 하나의 피지컬 오브젝트는 여러 개의 디지털 트윈을 가질 수는 있지만, 디지털 트윈 하나가 여러 개의 피지컬 오브젝트를 대변하는 것은 아니다. 특히 제품으로 보면 퍼스널라이즈 프로덕트(Personalize Product)라고 얘기하는 것처럼 프로덕트 하나하나가 다른 제품이다. 심지어 같은 제품이라고 하더라도 사용하는 환경이나 조건이 다 다르기 때문에 디지털 트윈은 피지컬 오브젝트와 일대일이 되거나 더 많을 수 있다.

디지털 트윈을 말할 때, 대부분 우리는 이상적인 형태의 것을 원한다. 문제를 해결할 수 있으면 되는데 너무 이상적인 것만 바라고 있어서 오히려 디지털 트윈을 연구하고 적용하는데 걸림돌이 되고 있다.

독일 경우를 보겠다. 독일 업체들은 제품을 빠르고 싸게 효율적으로 만드는 것을 넘어서 커넥티드 프로덕트를 만들고, 그 위에 서비스를 얹어서 판매하는 데이터 기반 플랫폼 비즈니스를 하고 있다. 이들은 디지털 트윈과 별개의 영역이 아닌 같은 모델로 지향하고 있다. 공장 내에서 하나의 자동화를 하는 부분이건 엔드 투 엔드 엔지니어링 관점이건 모두 데이터 기반 디지털 트윈과 관련 있다.

디스트리뷰션(Distribution) 인더스트리로 가면 제품 자체가 계속 변한다. 제품의 수명이 얼마 되지 않기 때문에 새로운 제품을 만들어 시장에 나가야 한다. 제품을 더 싸고 빠르게 만드는 것보다는 경쟁력을 가져갈 수 있는 제품에 초점을 맞춰야 한다.

우리가 얘기하는 모든 제품은 커넥티드화 되고 있다. 제품이 어떤 환경과 조건에서 사용되고 있는지 정보가 올라오고 기업 내에 센서가 데이터를 받는 것으로 끝나는 게 아니라 전통적인 IT 시스템 내에서도 가져가야 하는 데이터들은 많다. 고객에 대한 정보, 생산에 대한 이력, 구매에 대한 부분 등, 이 데이터들이 더해져서 디지털 트윈을 만들게 된다. 그리고 분석된 데이터를 이용해서 신제품에 성능을 개선하거나 고장나기 전에 부품을 교체하는 등 서비스가 가능하다.

또한, 잘 못 사용하는 패턴이 나오면 제대로 사용할 수 있도록 교육을 해주고, 수명주기가 완전히 끝나는 경우엔 새로운 제품을 제안할 수도 있다. 이것이 기업이 가져갈 수 있는 가치에 해당한다.

디지털 트윈 관점에서 본 제품 생애주기

디지털 트윈을 통한 제품 라이프사이클(Product Lifecycle)의 트렌드를 살펴보겠다. 제품 관리 측면에서 보면 제조업체에서 제품을 팔고 나면 그것으로 끝나는 게 아니라 서비스 전문업체나 고객사, 또는 제조업체가 고객 파트너와 함께 제품의 수명주기가 다할 때까지 관리하는 모습으로 바뀌어가고 있다.

제조업체 입장에서는 제품을 설계 및 생산하고 고객에게 납품하여 설치, 운용하는 과정까지 서비스를 제공한다. 디지털 트윈 관점에서 보면 처음 제품 설계할 때, 고객에게 주문을 받아서 인디비주얼 프로덕트를 만들고 납품하여 제대로 오퍼레이션되도록 하는 과정까지를 프로덕트 라이프사이클로 봐야 한다. 이러한 각각의 제품들은 디지털 트윈으로 연결이 된다.

▲ SAP코리아 디지털 트랜스포메이션부문 정대영 부문장은 “디지털 트윈을

통해 제조업체, 운영업체, 서비스업체가 협력하는 디지털 트윈의 네트워크의

중요성이 보다 커질 것”이라며, “높은 단계의 기술 성숙을 기다리기보다는

우리가 풀고자 하는 문제에 맞춰서 일단 작은 데서부터 시작하는 디지털 트윈

전략을 세워야 할 것”이라고 말했다.

디지털 트윈은 센서에서 데이터를 얻는다고 만들어지는 게 아니라 기본적인 베이스 데이터들이 연결되어야 하고, 이 연결이 더해져서 디지털 트윈이라는 모습이 만들어지게 된다. 그리고 이 디지털 트윈은 공급업체, 서비스업체, 운영업체가 같이 접속해서 활용할 수 있도록 만들어야 한다.

SAP 자체 조사에 의하면, 26%의 기업만이 설계부터 생산, 운영의 단계에 이르기까지 정확하게 BOM(Bills of Materials)을 추적할 수 있었다. 또한, 50%의 기업은 모든 내부 및 외부 이해자로부터 신제품에 대한 아이디어를 얻는 것이 중요하다고 답변했다. 통합 관련해서도 55%의 기업은 설계와 제품 운영을 통합할 수 있도록 CRM, 마케팅, 서비스를 PLM에 통합하기를 바라는 것으로 조사됐다.

또 76%의 산업용 기계/부품 생산업체는 고객의 니즈를 기반으로 제품을 구성하고 판매하기를 바라고 있는 것으로 나타났다.

에셋 매니지먼트와 관련해서도 21%의 기업만이 예측과 예방 보전을 효과적으로 하고 있었으며, 또 13% 기업만이 실시간 센서 데이터와 과거 장비 데이터를 기반으로 에셋 퍼포먼스를 높이고 있다고 답변했다. 그리고 76%의 기업은 데이터 모델을 활용하여 잠재적 고장을 예측하는 것이 중요하다고 응답했다. 또 83%의 기업은 에셋 매니지먼트 프로세스와 공장 간의 표준화된 KPI가 중요하며 주기적 토킹이 필요하다고 답변했다.

SAP의 경우 2017년 하노버메세에서 전체 제품 라이프사이클상에 디지털 트윈 개념이 어떻게 들어갈 수 있는지 쇼케이스를 만들어서 전시했다. 2018년에도 업그레이드 된 버전으로 한 번 더 전시를 했다.

디지털 트윈은 협력이 중요하다

여기서 협력이라는 주제에 대해서 생각해봤으면 한다. 동전의 양면처럼 제조하는 사람들이 제품을 만들면서 디지털 트윈을 한다고 하지만, 오퍼레이터들에게는 스마트 팩토리를 만들면서 제조사가 만든 설비로 디지털 트윈하는 것은 중복되는 일이 될 수 있다. 제조하는 사람도 트윈을 만들고 운용하는 사람도 트윈을 만드는 서로 중복된 일을 하지 말자는 것이다. 그러기 위해서는 협업을 해야 한다. 제조업체도 제조업체가 바라보는 사이클이 있고 운영업체도 운영업체가 바라보는 사이클이 있다. 이 사이에 디지털 트윈이라는 것을 같이 만들어서 공유해야 한다.

하나의 사례를 들겠다. 프로세스(Process) 인더스트리에서는 펌프만큼 중요한 것도 없다. 제조업체들은 과거에는 웹에 포탈을 만들어 놓고 오퍼레이터들에게 정보를 가져가도록 했다. 또한, 오퍼레이터가 정보를 요구하면 이메일 등을 통해 정보를 넘겨줬다. 오퍼레이터 입장에서는 여러 개의 제조업체를 상대해야 하고 제조업체 입장에서도 여러 명의 오퍼레이터를 상대해야 했다. 그런데 정보가 원활하지 않았다. 정보가 원활하게 흐르는 매개체로 디지털 트윈을 얘기하고 있다.

하나의 콘셉트인데, 하나하나의 피지컬 오브젝트와 디지털 트윈은 일대일로 매핑된다. 이렇게 매핑해 놓은 상태에서 제조업체가 정보를 여기에 제공하고 오퍼레이터들은 필요한 정보를 여기서 가져간다. 또한, 제조업체가 서비스를 개선하거나 제품을 개선할 부분이 있으면 그 정보를 넘겨준다. 여기에는 제조업체와 오퍼레이터만이 아닌 서비스 프로바이더와 딜러들도 같이 서로 협업해야 한다.

독일에서는 인더스트리4.0을 얘기하면서 표준 중에 라미(RAMI)와 어드미니스트레이션 셸(Administration Shell)이라는 모델을 만들었다. 이 모델은 디지털 트윈과 개념이 맞아 떨어지고 각종 표준들과도 맞물려 있다. 이런 개념을 가져가게 되면, 제조업체에서는 필요한 정보를 한곳에 올려놓아도 그 정보가 오퍼레이터들에게 다 전달될 수 있고 또 관리하기도 편리하다. 오퍼레이터들도 자기네들이 사용하던 정보를 올리면 그것을 바탕으로 예측정비를 한다든가 추가적인 서비스를 얹혀서 비즈니스를 해나갈 수 있기 때문에 제조업체 입장에서도 매력적이라고 할 수 있다.

운용업체 또한 마찬가지로, 제조업체들은 많고 어디서 가져와야 할지도 모르겠고 마스터 데이터 관리가 어렵기 때문에, 설비를 가져온 다음에 트랜스메인터넌스를 하기 위한 시스템에 일반 정보를 사람이 넣는 게 아니라 제조업체에서 받은 정보를 에셋 오퍼레이터들이 트랜스메인터넌스 시스템에 정보를 넣는다. 해당되는 정보들이 바뀌게 되면 이 정보들이 바로 전달될 수 있도록 하고 있다.

궁극적으로 디지털 트윈은 상호운용이 되어야 한다. 그래야 제조업체 입장에서는 플러그 앤 플레이 하는 식으로 들어갈 수 있을 것이고, 운용업체 입장에서는 제조업체들이 각각 만들어 놓은 디지털 트윈을 모으기만 하면 어느 정도 바라는 형태의 디지털 트윈을 만들어 갈 수 있다.

협업은 한두 개 업체가 이끌어가는 게 아니라 여러 업체가 모여서 해야 한다. 독일의 BASF 경우는 밸브나 펌프 등 15종류를 15,000개 정도 찍어 만들어 제조업체와 ASP 등과 협력하는 모델을 가져가고 있다. 이 모델은 모든 공장을 대상으로 하지 않고 현재 기술로 할 수 있는 것을 중심으로 테스트를 해나가고 있다.

시작은 작은 데서

디지털 트윈은 비즈니스 모델을 혁신할 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 생산 과정에서 운영의 효율성을 개선할 수 있을 뿐만 아니라 커넥티드 프로덕트 기반의 부가 서비스 제공과 데이터 기반의 비즈니스 모델의 토대가 되기 때문이다. 디지털 트윈의 가치를 극대화하기 위해서는 제품설계, 생산, 운영, 서비스에 이르는 제품수명주기와 유스케이스를 명두에 둔 접근이 필요하다.

앞으로는 디지털 트윈을 통해 제조업체, 운영업체, 서비스업체가 협력하는 디지털 트윈의 네트워크의 중요성이 보다 커질 것이다. 따라서 높은 단계의 기술 성숙을 기다리기보다는 우리가 풀고자 하는 문제에 맞춰서 일단 작은 데서부터 시작하여 기술의 가치를 이해하고 사업 전략에 부합하는 디지털 트윈 전략을 세워야할 것이다.